1.基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取建筑工程图像；

根据建筑工程图像得到灰度筛选序列；根据灰度筛选序列得到平均峰值距离；根据灰度筛选序列和平均峰值距离得到分块参数；根据分块参数将建筑工程图像分为若干个初始分块；

在建筑工程图像中，根据每个初始分块内像素点的梯度幅值，获得每个初始分块的背景类簇和内容类簇；根据每个初始分块的背景类簇和内容类簇，得到每个初始分块的初始增益参数；根据每个初始分块的初始增益参数对建筑工程图像进行增强，得到初始增强图像；

在初始增强图像中，根据分块参数将初始增强图像分为若干个第一分块；根据每个第一分块内像素点的梯度幅值，得到每个第一分块的背景特征类簇和内容特征类簇；根据每个第一分块的背景特征类簇和内容特征类簇以及建筑工程图像中每个初始分块的内容类簇，得到初始增益参数的修正系数；

根据初始增益参数的修正系数对建筑工程图像进行增强，得到最终增强图像；

根据最终增强图像，得到建筑工程质量检测的结果。

2.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据建筑工程图像得到灰度筛选序列，包括的具体步骤如下：获取建筑工程图像的灰度直方图，将灰度直方图中每个灰度级的像素点数量按照灰度级依次排列，得到建筑工程图像的灰度序列，将灰度序列中第一个元素值到第一个非零元素值的区间，以及最后一个非零元素值到最后一个元素值的区间内所有元素值从灰度序列中删除，得到灰度筛选序列。

3.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据灰度筛选序列得到平均峰值距离，包括的具体步骤如下：对于建筑工程图像的灰度筛选序列中的任意一个元素值，若所述元素值大于与其相邻的两个元素值，将所述元素值记为局部峰值；将每相邻两个局部峰值之间的距离分别记为一个峰值距离，计算所有峰值距离的平均值，记作平均峰值距离。

4.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据灰度筛选序列和平均峰值距离得到分块参数，包括的具体计算方式如下：式中，为分块参数；表示平均峰值距离；表示灰度筛选序列的第i个元素值；表示灰度筛选序列中所有元素值的均值；表示灰度筛选序列中元素值的数量； 表示以自然常数为底的指数函数；表示预设的分块调节参数； 表示向上取整符号；表示绝对值函数。

5.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据每个初始分块内像素点的梯度幅值，获得每个初始分块的背景类簇和内容类簇，包括的具体步骤如下：对任意一个初始分块内的像素点进行聚类，距离度量采用像素点的梯度幅值之间的差值绝对值，得到该初始分块的两个类簇；计算每个类簇的像素点的梯度幅值的平均值，将梯度幅值的平均值最小的类簇记为该初始分块的背景类簇，梯度幅值的平均值最大的类簇记为该初始分块的内容类簇。

6.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据每个初始分块的背景类簇和内容类簇，得到每个初始分块的初始增益参数，包括的具体计算方式如下：式中， 为建筑工程图像中第 个初始分块的初始增益参数； 表示建筑工程图像中第个初始分块的内容类簇内所有像素点的梯度幅值的平均值； 、 分别表示建筑工程图像中第个初始分块的背景类簇内所有像素点的灰度值的平均值和内容类簇内所有像素点的灰度值的平均值； 表示建筑工程图像中第 个初始分块的背景类簇内所有像素点的梯度幅值的平均值和内容类簇内所有像素点的梯度幅值的平均值的差值绝对值； 表示归一化函数；为预设的增益系数。

7.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据每个初始分块的初始增益参数对建筑工程图像进行增强，得到初始增强图像，包括的具体步骤如下：在建筑工程图像中，计算任意一个初始分块内所有像素点的灰度值的平均值，记为该初始分块的局部均值；将该初始分块内每个像素点的灰度值与所述局部均值的差值，记为每个像素点的局部对比度；计算任意一个像素点的局部对比度与该初始分块的初始增益参数的乘积，将所述乘积与所述局部均值的和值，记作该像素点的初始增强灰度值；

获取每个初始分块内每个像素点的初始增强灰度值；根据每个像素点的初始增强灰度值对建筑工程图像中每个像素点的灰度值进行替换，得到初始增强图像。

8.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据每个第一分块的背景特征类簇和内容特征类簇以及建筑工程图像中每个初始分块的内容类簇，得到初始增益参数的修正系数，包括的具体计算方式如下：式中， 表示初始增强图像中第个第一分块的初始增益参数的修正系数； 表示初始增强图像中第个第一分块内的内容特征类簇中所有像素点的梯度幅值的均值； 表示建筑工程图像中第 个初始分块的内容类簇中所有像素点的梯度幅值的均值； 、 分别表示初始增强图像中第个第一分块内的背景特征类簇内所有像素点的灰度值的平均值以及内容特征类簇内所有像素点的灰度值的平均值； 为以自然常数为底的指数函数；

为绝对值函数。

9.根据权利要求7所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据初始增益参数的修正系数对建筑工程图像进行增强，得到最终增强图像，包括的具体步骤如下：在建筑工程图像中，计算每个像素点的局部对比度与像素点所在初始分块的最终增益参数的乘积，将该乘积与像素点所在初始分块的局部均值的和值，记作每个像素点的最终增强灰度值；

获取每个初始分块内每个像素点的最终增强灰度值；根据每个像素点的最终增强灰度值对建筑工程图像中每个像素点的灰度值进行替换，得到最终增强图像。

10.根据权利要求1所述基于图像处理的建筑工程质量检测方法，其特征在于，所述根据最终增强图像，得到建筑工程质量检测的结果，包括的具体步骤如下：将最终增强图像输入深度神经网络，得到最终增强图像中的隔离护栏区域；将当前天的最终增强图像中的隔离护栏区域像素点的个数与前一天的最终增强图像中的隔离护栏区域像素点的个数的比值，记作隔离护栏存在率；当隔离护栏存在率小于预设的存在阈值时，判断为隔离护栏损坏；当隔离护栏存在率大于或等于预设的存在阈值 时，判断为隔离护栏正常。